PENGENALAN KARAKTER PLAT KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN PROYEKSI PROFILE
|
|
- Susanti Atmadjaja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENGENALAN KARAKTER PLAT KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN PROYEKSI PROFILE Ni Gusti Ayu Dasriani (1) Teknik Informatika, (Contact : , ayu.dasriani@stmikbumigora.ac.id) Abstrak Recognizing vehicle s license plate is required in a security system, parking lot management, tracking of lost vehicles and traffic monitoring. Therefore, there arises the need for characters recognition system of vehicle number plates which can facilitate controlling the security system so as to minimize the occurrence of cases of missing vehicles. The aim of this research is to recognize the characters on the motorcycle license plate by using distance measurement method. The image was captured using a digital camera. Having obtained the image of the vehicle license plate number, then the image is processed through several processing such as image quality improvement to obtain a license plate image which indicates a motorcycle license plate. The results of license plate images are then segmented to separate each character. Afterwards, the characters which have been segmented is extracted to obtain the characteristic of each character using the profile projection and invariant moment. Then the character recognition is done using city block distance measurement method. The measurement of the value of the minimum distance is used as matching results by displaying the character recognition results. This research trial used 120 image data. License plate characters recognition can be recognized properly with an accuracy rate of 55%. Keyword : character recognition, profile projection, invariant moments, city block distance 1. Pendahuluan Dari data perkembangan kriminalitas di Provinsi NTB terlihat bahwa kasus pencurian sepeda motor menempati urutan pertama dimana setiap tahun kasus pencurian sepeda motor semakin meningkat. Kasus pencurian sepeda motor ini paling banyak terjadi di lingkungan kampus pada suatu perguruan tinggi baik pada perguruan tinggi swasta maupun negeri. Kondisi tersebut mengindikasikan agar upaya peningkatan keamanan terus ditingkatkan. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan menerapkan suatu sistem keamanan. Alternatif solusi yang bisa dilakukan adalah sistem pengenalan plat nomor kendaraan. Mengenali plat nomor kendaraan sangat diperlukan dalam sebuah sistem dan pengamanan di tempat parkir, pelacakan kendaraan dan pengidentifikasian sebuah kendaraan bermotor. (Taufiqurrohman dkk, 2013). Oleh sebab itu, timbul kebutuhan akan adanya aplikasi pengenalan pola plat nomor kendaraan yang memudahkan pengontrolan plat nomor sepeda motor dalam pengontrolan sistem keamanan parkir. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan teknologi pengenalan plat nomor kendaraan dengan membuat sistem cerdas yang dapat mengidentifikasi plat nomor motor, melakukan segmentasi dan mengenali karakter pada plat nomor motor berdasarkan nilai moment invariant dan nilai proyeksi profile dari ciri citra input dengan ciri yang ada dalam basis data. Batasan masalah yang diambil dalam penelitian ini adalah proses akuisisi citra dilakukan dengan mengambil gambar plat motor dari provinsi NTB yang memiliki warna dasar plat hitam dan tulisan putih, plat nomor standar sesuai yang ditetapkan oleh Kepolisian Republik Indonesia dengan menggunakan kamera digital Canon 600D pada saat motor memasuki area parkir dalam keadaan berhenti dengan ketinggian kamera cm dr permukaan lantai, jarak kamera dengan motor 100 cm sertadengan kemiringan sudut antara -15 sampai 15. Identifikasi plat nomor kendaraan dilakukan dengan membandingkan ciri-ciri karakter dari citra input dengan ciri-ciri karakter yang tersimpan dalam basis data yang berupa nilai moment invariant dan nilai proyeksi dengan pencocokan menggunakan metode pengukuran jarak kemiripan city block distance. 2. Metodologi Sistem yang dirancang pada penelitian ini adalah sistem pengenalan karakter pada plat nomor motor yang dapat membaca karakter-karakter pada plat nomor motor melalui citra plat motor kemudian dilakukan proses pengolahan citra digital mulai dari prapengolahan, segmentasi, ekstraksi ciri dengan proyeksi profile dan momen invarian serta pengukuran kemiripan menggunakan metode city block distance seperti ditunjukkan pada Gambar 1 berikut : Citra Latih Plat Nomor Motor Segmentasi Ekstraksi Ciri Vektor Ciri DB Pengukuran Kemiripan Hasil Karakter yang Mirip Segmentasi Ekstraksi Ciri Vektor Ciri Citra Uji Plat Nomor Motor Gambar 1. Blok Diagram Sistem 334
2 Pada blok diagram tersebut terlihat bahwa sistem pengenalan karakter plat motor membutuhkan suatu data citra. Tahap Akuisisi Citra Untuk memperoleh citra plat nomor motor dilakukan pengambilan gambar pada saat motor memasuki area parkir dalam keadaaan berhenti menggunakan kamera DSLR canon 600D dengan jarak kamera dengan motor adalah 100cm, ketinggian cm serta kemiringan Citra yang dihasilkan memiliki komponen warna RGB Tahap bertujuan untuk memperbaiki kualitas dari citra agar siap digunakan untuk proses selanjutnya dengan langkah-langkah berikut : a. Resize, yaitu proses untuk menormalisasi ukuran citra. Karena ukuran piksel citra input sangat besar maka dilakukan resize ukuran citra masukan menjadi 2200 x 3000 piksel yang bertujuan untuk mempercepat proses. b. Grayscale, yaitu proses untuk merubah citra asli yang merupakan citra RGB menjadi citra grayscale dengan menggunakan persamaan : Y = 0.299R G B.. (1) c. Edge Detection, yaitu proses mencari tepi dari citra grayscale yang bertujuan untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu objek dalam citra. Objek yang dimaksud disini adalah plat nomor motor dimana informasi tersebut akan digunakan untuk melakukan pengambilan area. Proses deteksi tepi dilakukan dengan menggunakan operator prewitt, dimana besaran gradient dihitung dengan persamaan : M = S x 2 + S y 2.. (2) Dan turunan parsial dihitung dengan persamaan: S x = (P 3 + cp 4 + P 5 ) (P 1 + cp 8 + P 7 ) (3) S y = (P 1 + cp 2 + P 3 ) (P 7 + cp 6 + P 5 ) (4) Dengan c adalah suatu konstanta bernilai 1 d. Morfologi, yaitu suatu proses yang bertujuan untuk memperbaiki bentuk objek agar dapat menghasilkan fitur-fitur yang lebih akurat, dengan menghapus semua objek yang mengandung piksel kurang dari 50 piksel, kemudian dilakukan proses dilasi menggunakan struktur elemen garis yang mengambil beberapa sudut yaitu 0, 45, 90,135 dan jarak antara anggota strel pada satu sisi dengan sisi yang lain adalah 3, selanjutnya dilakukan erosi sehingga detail citra yang lebih kecil dari 10 piksel akan dihilangkan dari citra. e. Hole Filling, merupakan proses mengisi bagian latar belakang yang dikelilingi batas objek menjadi bagian dari objek, dengan persamaan : X k = (X k 1 B) A c. (5) Tahap Segmentasi Plat Segmentasi plat bertujuan untuk memisahkan plat dari latar belakangnya. Untuk menentukan bahwa suatu objek merupakan sebuah plat nomor motor saja, maka perlu dilakukan beberapa proses yaitu : a. Labelling, yaitu proses pelabelan komponen pada citra yang bertujuan untuk menandai setiap objek pada citra. Penandaan komponen terhubung dilakukan dengan memeriksa suatu citra, piksel per piksel untuk mengidentifikasi area piksel terhubung yaitu suatu area dari piksel berbatasan yang memiliki nilai intensitas yang sama.(darma, 2010) b. Menghitung luas area tiap objek, yang bertujuan untuk mempermudah dalam menentukan luasan dari sebuah plat. c. Menghitung area terluas, yang bertujuan untuk memperoleh sebuah area yang diindikasikan sebagai sebuah plat. Perhitungan luas area dilakukan dengan menghitung total list piksel yang bernilai satu pada satu batas area tertentu. d. Cropping, yaitu memisahkan objek dari latar belakang. e. Normalisasi plat, yaitu suatu proses untuk memperoleh ukuran citra yang sama dengan menggunakan metode penskalaan. Tahap Segmentasi Karakter Segmentasi karakter bertujuan untuk memisahkan karakter per karakter pada citra hasil segmentasi plat sehingga memudahkan dalam proses pengenalan tiap karakter pada plat. Proses yang dilakukan diawal adalah memperbaiki bentuk objek agar dapat menghasilkan fitur yang lebih akurat dengan melakukan proses erosi, dilasi dan rekonstrusi citra. Selanjutnya dilakukan proses komplemen, adjusment dan binerisasi. Kemudian setiap area yang terhubung pada satu objek dari citra hasil binerisasi ditandai sehingga dapat dihitung luasan area tiap objek. Selanjutnya mencari area yang memiliki luas lebih besar dari luas minimum dan mencari area objek yang memiliki luas lebih kecil dari luas yang diberikan. Jika luas area memiliki luas yang sama dengan yang ditentukan maka akan diberi nilai 1 dan jika tidak sama akan diberikan nilai 0. Selanjutnya dilakukan pemotongan tinggi plat untuk menghilangkan area objek yang bukan merupakan suatu karakter dengan mencari batas area dan tinggi dari citra yang baru. Kemudian dilanjutkan dengan proses deteksi dan koreksi kemiringan plat. Setiap area yang terhubung ditandai dan kemudian mengambil list koordinat piksel setiap objek, mengambil piksel maksimum serta piksel minimum dari setiap objek, dan selanjutnya dilakukan proses menghitung lebar dan tinggi karakter. Kemudian dilakukan pemetaan nilai objek pada sebuah area citra yang baru. Citra hasil segmentasi karakter memiliki ukuran yang berbeda sehingga dilakukan normalisasi ukuran menjadi 100 x 70 piksel. Tahap Ekstraksi Ciri Ekstraksi ciri yang bertujuan untuk mendapatkan ciri dari setiap citra karakter dengan menggunakan momen invarian dan proyeksi profil. 335
3 Pengukuran Kemiripan Tahap ini berfungsi untuk mengukur kemiripan antara ciri dari citra query dengan ciri yang ada di dalam basis data. Ciri dari citra query yang berupa nilai momen invarian dan nilai proyeksi profile diukur kemiripannya dengan vektor ciri yang ada didalam database menggunakan metode pengukuran jarak city block distance, dimana persamaannya adalah : (6) Hasil dari perhitungan jarak kemiripan yang paling kecil atau paling dekat yang diambil sebagai ciri yang sama dengan ciri citra query. 3. Pembahasan Citra masukan Untuk tahap pengambilan citra input dilakukan sesuai dengan ketentuan tinggi dan posisi (kemiringan) seperti yang telah ditetapkan. Kendaraan yang diambil citranya adalah kendaraan pribadi dengan warna dasar plat hitam tulisan putih, seperti pada sampel citra kendaraan yang ditunjukkan pada gambar 2 berikut : Gambar 3. Hasil Hasil dari semua tahapan pada tahap prapengolahan, yang berisi urutan langkah-langkah yang dilakukan pada proses tersebut ditunjukkan pada Gambar 4. (a) Citra Asli (b) Citra Resize Grayscale (d) Deteksi Tepi Gambar 2. Sampel Citra Masukan Dalam pengujian tahap prapengolahan dilakukan terhadap beberapa citra plat nomor motor sesuai dengan tahapan-tahapan yang disampaikan pada metodologi. Gambar 3 menunjukkan citra hasil tahap prapengolahan. Citra Plat Hasil (e) Operasi Dilasi (f) Hole Filling (g) Operasi Erosi Gambar 4. Urutan Tahap Segmentasi Plat Tahap segmentasi plat dilakukan agar area plat dipisahkan dari latar belakangnya. Gambar 5 menunjukkan hasil tahap segmentasi plat. (a) (b) 336
4 segmentasi plat, segmentasi karakter sampai pengenalan karakter. Gambar 6. (a) Citra Grayscale, (b) Citra Hasil Segmentasi Plat, Citra Hasil Normalisasi Plat Dalam penelitian ini, proses segmentasi plat menggunakan data masukan sebanyak 120 citra dan hasil pengujian proses segmentasi plat terhadap 120 citra memiliki tingkat akurasi sebesar 96,7%. Segmentasi Karakter Tahap segmentasi karakter dilakukan untuk memisahkan karakter per karakter pada citra hasil segmentasi plat. Gambar 7 menunjukkan hasil tahap segmentasi karakter. (a) (b) (d) Gambar 7. (a) Hasil Segmentasi Plat, (b) Hasil Koreksi Kemiringan, Hasil Segmentasi Karakter, (d) Hasil Normalisasi Karakter Pengujian pada segmentasi karakter memiliki tingkat akurasi sebesar 96.5%. Di mana pengujian ini mampu mengekstrak karakter sebanyak 926 karakter dari 960 karakter pada 120 citra yang digunakan. Dari 120 citra plat uji terdapat 6 plat yang gagal melakukan proses segmentasi karakter. Pengenalan Karakter Pengenalan merupakan tahap yang paling penting dari pengenalan karakter plat nomor motor, dimana pada tahap ini dilakukan identifikasi apakah suatu citra query memiliki ciri yang mirip dengan ciri yang ada dalam basis data dengan hasil berupa data karakter dari hasil pengukuran ciri yang diekstrak menggunakan mmen invarian dan proyeksi profil dan pengukuran jarak kemiripan menggunakan city block distance. Berikut ini adalah salah satu bentuk uji coba untuk pengenalan karakter plat nomor motor. Pengujian dilakukan terhadap 120 sampel citra yang telah diambil pada proses akuisisi citra. Gambar 8 merupakan salah satu proses pengenalan yang berhasil dilakukan, mulai dari prapengolahan, Gambar 8. Hasil Sistem Pengenalan Karakter Hasil pengujian pengenalan karakter plat nomor motor 10 dari 120 data uji ditunjukkan pada Tabel 1. Tabel 1 Hasil Pengenalan Karakter No Plat Nomor Teridentifikasi Keterangan 1 DR 2130 BM DR 2130 BM Benar 2 DR 2144 CB DR 2144 C8 Salah 3 DR 2320 CC DR 2320 CC Benar 4 DR 2419 BV DR 2419 BV Benar 5 EA 2462 GA 6A A Salah 6 DR 2477 BF DR 2477 BF Benar 7 EA 2883 AF E AF Salah 8 DK 2922 PE DK 2922 PE Benar 9 DR 2933 SQ DR 2933 SQ Benar 10 DR 2997 BO DR 2997 BO Benar Dari hasil pengujian 120 data uji menghasilkan tingkat akurasi pengenalan karakter sebesar 55%. Hal ini dapat disebabkan karena adanya kemiripan nilai dengan citra karakter yang lain disebabkan metode yang digunakan adalah dengan mengambil nilai selisih minimum dari karakteristik citra input dengan karakteristik yang terdapat pada basis data. Selain itu dapat juga disebabkan karena hasil segmentasi karakter yang tidak optimal yang disebabkan adanya karakter yang menyatu dengan karakter yang lain. Hal ini bisa disebabkan pada waktu pengambilan citra plat nomor motor tingkat kecerahan tidak merata. 4. Kesimpulan Dari hasil pembahasan yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan : 1. Tahap segmentasi plat dengan melakukan pengujian terhadap 120 citra diperoleh tingkat akurasi 96,7%, hal ini menunjukkan bahwa sistem mampu memisahkan plat dari latar belakangnya. Namun terdapat juga citra yang tidak dapat tersegmentasi dengan baik. Hal ini disebabkan karena adanya faktor pencahayaan yang tidak merata, fokus pengambilan gambar yang tidak pas, kondisi plat yang tidak jelas atau kotor. 337
5 2. Pengujian segmentasi karakter dilakukan terhadap 120 citra dan diperoleh tingkat akurasi 96.5%, hal ini berarti bahwa sistem dapat memisahkan masingmasing karakter menjadi karakter tunggal. Dari 960 karakter yang terdapat pada plat nomor motor, 926 karakter yang mampu diekstrak dan 36 karakter yang tidak dapat diekstrak oleh sistem. Hal ini terjadi karena terdapat karakter yang bergabung dengan karakter lain disebabkan karena adanya baut yang berada diantara dua karakter dimana sisi bagian luar dari kedua karakter saling menempel pada baut. sehingga dalam proses Connected Component Labelling, karakter ini akan dianggap sebagai 1 obyek yang sama. 3. Pada pengujian pengenalan karakter yang dilakukan terhadap 120 citra plat diperoleh tingkat akurasi pengenalan sebesar 55 %. Hal ini disebabkan karena sistem pengambilan keputusannya menggunakan jarak city block distance yang mengambil nilai selisih minimum dari karakteristik citra input dengan karakteristik yang ada pada basis data dimana setiap citra memiliki nilai sendiri yang terkadang memiliki kemiripan nilai dengan citra karakter lainnya. 4. Pengenalan karakter tidak seluruhnya dapat dikenali dengan sempurna, hal ini disebabkan karena metode ekstraksi ciri yang digunakan salah satunya adalah proyeksi profile dimana ciri dari setiap karakter diperoleh dari akumulasi jumlah piksel hitam yang terdapat pada karakter tersebut sehingga jika terdapat suatu karakter yang memiliki bentuk tidak sempurna (terdapat satu karakter yang sebagian bentuknya ditutupi benda lain seperti baut atau warna cat dikarakter tersebut memudar) akan mempengaruhi jumlah piksel hitam yang terdapat pada karakter tersebut 5. Kemiringan suatu citra plat akan mempengaruhi hasil pengenalan karakter, hal ini disebabkan karena kemiringan objek karakter akan mempengaruhi pola dari profile projection suatu objek. Vector Quantization, Jurnal Fisika dan Aplikasinya, Vol. 5, No. 1, Hal 1-5, [3] Bappeda Provinsi NTB, NTB Dalam Angka 2013, (diakses pada 3 maret 2014) [4] Gonzales, Rafael C., dan Richard E. Woods. Digital Image Processing. Edisi Kedua. New Jersey : Prentice Hall. [5] Kadir, Abdul., dan Adhi Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra Digital. Edisi Pertama. Yogyakarta : ANDI, 2013 [6] Mathwork Inc, Interpolation Method, http :// /visi on/ug/interpolationmethods.html, diakses pada 17 november [7] Mathwork Inc., Image Processing Toolbox for Use with Matlab, Version 2, Prime Park Way Natick, 1997 [8] Miftahuliman, diakses pada tanggal 23 mei 2016 [9] Munir, Rinaldi, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, Bandung : Informatika, 2004 [10] Putra, Darma, Pengolahan Citra Digital, Edisi Pertama, Yogyakarta : ANDI, 2010 [11] Prasetyo, Eko, Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya menggunakan Matlab, Edisi Pertama, Yogyakarta : ANDI, 2011 [12] Solanki, Rinku., Rajeevkumar Rai dan Teena Raikwar The Automatic License Plate Recognition (ALPR). International Journal of Research in Engineering and Technology (IJRET), Vol:02 Issue:07 [13] Taufiqurrohman, Achmad Hidayatno, dan Ajub Ajulian, Pengenalan Plat Nomor Sepeda Motor dengan Menggunakan Metode Jarak Euclidean, Jurnal Transient, Vol. 2, No. 3, Hal , [14] Wakhidah, Nur, Ekstraksi Ciri Plat Nomor Mobil Menggunakan Moment Pusat, Jurnal Transformatika, Volume 10, No.2, Hal , 2013 [15] Yulida, Selpha., Apriani Kusumawardhan, dan Heru Setijono, Perancangan Sistem Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Principal Component Analysis, Jurnal Teknik Pomits, Vo. 2, No. 1, Hal. A177 A182, 2013 Sistem ini masih memiliki keterbatasan yang dapat dijadikan acuan untuk pengembangan dimasa yang akan datang. Dari hasil penelitian terdapat beberapa proses pada sistem yang memiliki tingkat akurasi rendah, sehingga perlu adanya perbaikan teknik pengambilan gambar dan pemilihan kondisi plat nomor motor yang baik, karena hal tersebut sangat mempengaruhi tingkat keakurasian dalam pembacaan karakter pada plat nomor motor serta pemilihan metode pengenalan karakter yang lebih tepat. Daftar Pustaka [1] Ahmad, Usman. Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya. Edisi Pertama, Yogyakarta : Graha Ilmu, 2005 [2] Anifah, Lilik., Haryanto, dan Mauridhi Heri Purnomo, Pengenalan Plat Mobil Indonesia menggunakan Learning 338
SISTEM IDENTIFIKASI POSISI PELAT NOMOR KENDARAAN SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN HOUGH TRANSFORM
SISTEM IDENTIFIKASI POSISI PELAT NOMOR KENDARAAN SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN HOUGH TRANSFORM Billy Buana Putra NRP : 1122055 Email : billy_buana@yahoo.com ABSTRAK Pengenalan pelat nomor kendaraan secara
Lebih terperinciModel Sistem Akses Tempat Parkir Berdasarkan Pengenalan Plat Nomor Kendaraan. Andry Jonathan ( )
Model Sistem Akses Tempat Parkir Berdasarkan Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Andry Jonathan (1122041) Email: andry.jonathan1234@gmail.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri
Lebih terperinciPENGENALAN PLAT NOMOR SEPEDA MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE JARAK EUCLIDEAN
PENGENALAN PLAT NOMOR SEPEDA MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE JARAK EUCLIDEAN Taufiqurrohman *), Achmad Hidayatno, ST., MT., Ajub Ajulian Zahra, S.T., MT. Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro
Lebih terperinciPENGENALAN PLAT NOMOR SEPEDA MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE JARAK EUCLIDEAN
PENGENALAN PLAT NOMOR SEPEDA MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE JARAK EUCLIDEAN Taufiqurrohman *), Achmad Hidayatno, and Ajub Ajulian Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang Jl. Prof. Sudharto,
Lebih terperinciPengenalan Plat Nomor Mobil Menggunakan Metode Learning Vector Quantization
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: 2548-964X Vol. 2, No. 3, Maret 2018, hlm. 1313-1317 http://j-ptiik.ub.ac.id Pengenalan Plat Nomor Mobil Menggunakan Metode Learning Vector
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM dan EUCLIDEAN DISTANCE
SISTEM PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM dan EUCLIDEAN DISTANCE Bagus Aditya *), Achmad Hidayatno, and Ajub Ajulian Zahra Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang
Lebih terperinciPengenalan Karakter Plat Nomor Mobil Secara Real Time
IJCCS, Vol.7, No.1, January 2013, pp. 35 ~ 44 ISSN: 1978-1520 35 Pengenalan Karakter Plat Nomor Mobil Secara Real Time Ikhwan Ruslianto* 1, Agus Harjoko 2 1 Mahasiswa Pasca Sarjana Jurusan Ilmu Komputer
Lebih terperinciDETEKSI PLAT KENDARAAN MENGGUNAKAN HOG DAN LVQ. Muhammad Imron Rosadi 1
DETEKSI PLAT KENDARAAN MENGGUNAKAN HOG DAN LVQ Muhammad Imron Rosadi 1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan Purwosari 67162 Pasuruan Jawa Timur 1 Email : Imron_uyp@yahoo.com ABSTRAK
Lebih terperinciPengenalan Plat Nomor Berdasarkan Klasikasi K-Nearest Neighbor (KNN)
Pengenalan Plat Nomor Berdasarkan Klasikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Iman Ilmawan Muharam Manajemen Sistem Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat ilmawan@sta.gunadarma.ac.id
Lebih terperinciPengenalan Jenis Pempek Menggunakan Metode Canny & K-Nearest Neighbor (KNN) Berdasarkan Bentuknya
Pengenalan Jenis Pempek Menggunakan Metode Canny & K-Nearest Neighbor (KNN) Berdasarkan Bentuknya 1 Hafidz Surahman 1, Aisyah Fuja 2, Ir.Rubandi 3, Willy 4 1,2 STMIK GI MDP; Jalan Rajawali No.14 Palembang,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. metode yang digunakan sebagai pengawasan kendaraan yang menggunakan pengenalan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Automatic Number Plate Recognition Automatic Number Plate Recognition atau yang disingkat dengan ANPR adalah metode yang digunakan sebagai pengawasan kendaraan yang menggunakan
Lebih terperinciIDENTIFIKASI NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAPS (SOMS)
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) IDENTIFIKASI NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAPS (SOMS) Inung Wijayanto¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Koredianto Usman³
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDETEKSI UANG LOGAM DENGAN METODE EUCLIDEAN
Jurnal Teknik Informatika Vol. 1 September 2012 1 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDETEKSI UANG LOGAM DENGAN METODE EUCLIDEAN Wahyu Saputra Wibawa 1, Juni Nurma Sari 2, Ananda 3 Program Studi
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Model Pengembangan Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi fitur yang terdapat pada karakter citra digital menggunakan metode diagonal
Lebih terperinciDAFTAR ISI. BAB 3 PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3.1 Diagram Alir Utama Kamera Web iii
Aplikasi Kamera Web Untuk Mengidentifikasi Plat Nomor Mobil Jemmy / 0322042 E-mail : kaiser_jemmy@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha Jalan Prof. Drg. Suria
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2009 IMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Bambang Hermanto¹, Koredianto Usman², Iwan Iwut Tirtoasmoro³
Lebih terperinciDETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL
DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL Muhammad Affandes* 1, Afdi Ramadani 2 1,2 Teknik Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau Kontak Person : Muhammad
Lebih terperinciOleh: Riza Prasetya Wicaksana
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya
Lebih terperinciEKSTRAKSI DAN PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR DI INDONESIA
TESIS EKSTRAKSI DAN PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR DI INDONESIA DONNY AVIANTO No. Mhs : 135302024/PS/MTF PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-177 PERANCANGAN SISTEM PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS Selpha Yulida, Apriani
Lebih terperinciPenerapan Teknologi Optical Character Recognition Untuk Mendeteksi Plat Nomor Kendaraan
Penerapan Teknologi Optical Character Recognition Untuk Mendeteksi Plat Nomor Kendaraan Kiki Kusumawati 1, Dery Willy Cahyadi 2 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Univesitas Satya Negara Indonesia
Lebih terperinciPENGENALAN RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING INTEGRAL PROYEKSI
PENGENALAN RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING INTEGRAL PROYEKSI Muhammad Sofi i 1, Edy Mulyanto 2 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jl.Nakula
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN PENGUCAPAN HURUF VOKAL DENGAN METODA PENGUKURAN SUDUT BIBIR PADA CITRA 2 DIMENSI ABSTRAK
SISTEM PENGENALAN PENGUCAPAN HURUF VOKAL DENGAN METODA PENGUKURAN SUDUT BIBIR PADA CITRA 2 DIMENSI Adhi Fajar Sakti Wahyudi (0722062) Jurusan Teknik Elektro Email: afsakti@gmail.com ABSTRAK Teknologi pengenalan
Lebih terperinciTemplate Matching Integral Proyeksi untuk Pengenalan Rambu Lalu Lintas Integral Projection Template Matching for Traffic Sign Recognition
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 45 Template Matching Integral Proyeksi untuk Pengenalan Rambu Lalu Lintas Integral Projection Template Matching for Traffic Sign Recognition Muhammad
Lebih terperinciPENGENALAN KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERBASIS OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING CORRELATION
PENGENALAN KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERBASIS OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING CORRELATION Yoga Aldian Putra 1, Catur Supriyanto 2 1,2 Teknik Informatika, Fakultas
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan September 2011 s/d bulan Februari
48 III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan September 2011 s/d bulan Februari 2012. Pembuatan dan pengambilan data dilaksanakan di Laboratorium
Lebih terperinciPenentuan Jumlah Karakter pada Plat Nomor Kendaraan dengan menggunakan Selective Ratio Bounding Box
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: 2548-964X Vol. 2,. 1, Januari 2018, hlm. 256-262 http://j-ptiik.ub.ac.id Penentuan Jumlah Karakter pada Plat mor Kendaraan dengan menggunakan
Lebih terperinciSistem Pengenalan Karakter pada Plat Kendaraan Bermotor Menggunakan Profile Projection dan Algoritma Korelasi
Jurnal Komputer Terapan, Vol 1, No 2, November 2015, 109-119 109 Jurnal Politeknik Caltex Riau http://jurnal.pcr.ac.id Sistem Pengenalan Karakter pada Plat Kendaraan Bermotor Menggunakan Profile Projection
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. yang revelan dengan penelitian yang akan. antara metode Kohonen Neural Network dengan metode Learning ng Vector
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab ini akan menjelaskan tentang teori-teori o i serta hasil penelitian yang revelan dengan penelitian yang akan an dilakukan. an. A. Tinjauan an Pustaka Prabowo, o, Sarwoko
Lebih terperinci1. PENDAHULUAN Bidang perindustrian merupakan salah satu bidang yang juga banyak menggunakan kecanggihan teknologi, walaupun pada beberapa bagian, mas
PENGKLASIFIKASIAN KUALITAS KERAMIK BERDASARKAN EKSTRAKSI FITUR TEKSTUR STATISTIK Yogi Febrianto yoefanto@gmail.com Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda
Lebih terperinciPENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING DAN JARAK CANBERRA
PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING DAN JARAK CANBERRA Tito Tri Pamungkas *), R. Rizal Isnanto, Ajub Ajulian Zahra. Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang
Lebih terperinciIDENTIFIKASI INDIVIDU BERDASARKAN CITRA SILUET BERJALAN MENGGUNAKAN PENGUKURAN JARAK KONTUR TERHADAP CENTROID ABSTRAK
IDENTIFIKASI INDIVIDU BERDASARKAN CITRA SILUET BERJALAN MENGGUNAKAN PENGUKURAN JARAK KONTUR TERHADAP CENTROID Disusun Oleh : Robin Yosafat Saragih (1022076) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciPENDETEKSIAN POSISI PLAT NOMOR MOBIL MENGGUNAKAN METODE MORFOLOGI DENGAN OPERASI DILASI, FILLING HOLES, DAN OPENING
PENDETEKSIAN POSISI PLAT NOMOR MOBIL MENGGUNAKAN METODE MORFOLOGI DENGAN OPERASI DILASI, FILLING HOLES, DAN OPENING Arini 1, Feri Fahrianto 2, Andre Agusta 3, Asep Taufik Muharam 1,2,3,4 Teknik Informatika,
Lebih terperinciSCENE COMPLETION MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING DAN POISSON BLENDING
SCENE COMPLETION MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING DAN POISSON BLENDING Erick Alfons Lisangan Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Atma Jaya Makassar Alamat email : erick_lisangan@lecturer.uajm.ac.id
Lebih terperinciAnalisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt
Analisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt Romindo Polikteknik Ganesha Medan Jl. Veteran No. 190 Pasar VI Manunggal romindo4@gmail.com Nurul Khairina Polikteknik Ganesha Medan Jl. Veteran
Lebih terperinciPENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Silviana Utari, Tjut Awaliyah, M.Kom, Irma Anggraeni, M.Kom
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sistem parkir khususnya untuk parkir mobil di tempat-tempat pusat perbelanjaan di Indonesia pada umumnya sudah menerapkan sistem otomatis. Setiap mobil yang
Lebih terperinciPENGEMBANGAN APLIKASI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN RODA DUA PADA AREA PARKIR
PENGEMBANGAN APLIKASI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN RODA DUA PADA AREA PARKIR Dyah Ayu Irawati Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang Jl. Soekarno-Hatta no.9 Malang 65141 dyah.ayu@polinema.ac.id
Lebih terperinciDeteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson
Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson Veronica Lusiana Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank email: verolusiana@yahoo.com Abstrak Segmentasi citra sebagai
Lebih terperinciKlasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt
Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt Ardi Satrya Afandi Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Depok, Indonesia art_dhi@yahoo.com Prihandoko,
Lebih terperinciANALISA DETEKSI KELOMPOK USIA DAN GENDER BERDASARKAN KONTUR WAJAH DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) WAJAH DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Marlina Novalinda Br Purba¹, Achmad Rizal², Suryo Adhi Wibowo³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak Teknologi pengolahan
Lebih terperinciPENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK
PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Decy Nataliana [1], Sabat Anwari [2], Arief Hermawan [3] Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri Institut
Lebih terperinciPENGENALAN RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING INTEGRAL PROYEKSI
Techno.COM, Vol. 15, No. 2, Mei 2016: 84-91 PENGENALAN RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING INTEGRAL PROYEKSI Muhammad Sofi i 1, Edy Mulyanto 2 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer,
Lebih terperinciSISTEM PENGIDENTIFIKASIAN PLAT NOMOR KENDARAAN MOBIL MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN KLASIFIKASI K-NN
SISTEM PENGIDENTIFIKASIAN PLAT NOMOR KENDARAAN MOBIL MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN KLASIFIKASI K-NN IDENTIFICATION SYSTEM LICENSE PLATE ON VEHICLES USING PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS AND
Lebih terperinciSISTEM IDENTIFIKASI CITRA JENIS KUNYIT (Curcuma Domestica Val.) MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI MINKOWSKI DISTANCE FAMILY
SISTEM IDENTIFIKASI CITRA JENIS KUNYIT (Curcuma Domestica Val.) MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI MINKOWSKI DISTANCE FAMILY 1 Devi Puspita Sari (08018272), 2 Abdul Fadlil (0510076701) 1 Program Studi Teknik
Lebih terperinciIDENTIFIKASI PLAT NOMOR MOBIL MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
IDENTIFIKASI PLAT NOMOR MOBIL MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Yudil Taufik Umar¹, Heroe Wijanto², Rita Magdalena³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak Untuk kepentingan pengenalan
Lebih terperinciFAKULTAS TEKNIK (FT) PROGRAM TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI 2016
DETEKSI KEMUNCULAN BULAN SABIT MENGGUNAKAN METODE CIRCULAR HOUGH TRANSFORM ARTIKEL Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program
Lebih terperinciPENGENALAN PLAT KENDARAAN BERMOTOR DENGAN TEKNIK HE GUANGLIN DAN GUO YALI
PENGENALAN PLAT KENDARAAN BERMOTOR DENGAN TEKNIK HE GUANGLIN DAN GUO YALI Julian Supardi 1), Desty Rodiah 2) 1 julian@unsri.ac.id, 2 destyrodiah@gmail.com ABSTRACT This project proposes a technique of
Lebih terperinciKLASIFIKASI TELUR AYAM DAN TELUR BURUNG PUYUH MENGGUNAKAN METODE CONNECTED COMPONENT ANALYSIS
Ikhwan Ruslianto KLASIFIKASI TELUR AYAM DAN TELUR BURUNG PUYUH MENGGUNAKAN METODE CONNECTED COMPONENT ANALYSIS IKHWAN RUSLIANTO Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan
Lebih terperinciPENGENALAN PLAT KENDARAAN BERMOTOR DENGAN TEKNIK HE GUANGLIN DAN GUO YALI
PENGENALAN PLAT KENDARAAN BERMOTOR DENGAN TEKNIK HE GUANGLIN DAN GUO YALI 1,2) 1) 2 ) Julian Supardi, Desty Rodiah Jurusan Teknik Informatika Universitas Sriwijaya 1 E-mail : Julian@unsri.ac.id E-mail
Lebih terperinciDETEKSI POSISI PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR BERDASARKAN AREA CITRA
DETEKSI POSISI PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR BERDASARKAN AREA CITRA Triyanto Adi Saputro., Elha Dhanny H, Andriansyah Ramadhan, Afi Muftihul Situmorang, M Fajar Lazuardi. Teknik Informatika, Fakultas Program
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENGENAL DIGIT ANGKA METER AIR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN KOHONEN
PERANCANGAN SISTEM PENGENAL DIGIT ANGKA METER AIR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN KOHONEN Teguh Triantoro, F. Rizal Batubara, Fahmi Konsentrasi Teknik Komputer, Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
48 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Sistem Sistem yang akan dibangun dalam penelitian ini adalah Implementasi Algoritma Template Matching dan Feature Extraction untuk Pengenalan Pola Angka Untuk
Lebih terperinciPENDETEKSIAN POSISI PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE MORFOLOGI MATEMATIKA
PENDETEKSIAN POSISI PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE MORFOLOGI MATEMATIKA Nanang Trisnadik *), Achmad Hidayatno, and R. Rizal Isnanto Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang Jl.
Lebih terperinci2015 PENGGUNAAN ALGORITMA FAST CONNECTIVE HOUGH TRANSFORM DAN ANALISIS HISTOGRAM UNTUK MENENTUKAN LOKASI PLAT NOMOR
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Sistem pengawasan menggunakan kamera merupakan salah satu aplikasi praktis dari perkembangan teknologi yang dapat membantu permasalahan seharihari. Dengan sistem pengawasan
Lebih terperinciAPLIKASI PENGENALAN DAUN UBI JALAR UNTUK JENIS UBI JALAR UNGU, MERAH, PUTIH DAN KUNING MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
APLIKASI PENGENALAN DAUN UBI JALAR UNTUK JENIS UBI JALAR UNGU, MERAH, PUTIH DAN KUNING MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu
Lebih terperinciPENGENALAN DAN PEWARNAAN PADA CITRA GRAY-SCALE ABSTRAK
PENGENALAN DAN PEWARNAAN PADA CITRA GRAY-SCALE NOVIANI KRISNADI/0322064 Email Address: s103novi@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40165, Indonesia
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 )
SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 ) Pramuda Akariusta Cahyan, Muhammad Aswin, Ir., MT., Ali Mustofa, ST., MT. Jurusan
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisa Program Aplikasi Dalam proses identifikasi karakter pada plat nomor dan tipe kendaraan banyak menemui kendala. Masalah-masalah yang ditemui adalah proses
Lebih terperinciPENENTUAN KUALITAS DAUN TEMBAKAU DENGAN PERANGKAT MOBILE BERDASARKAN EKSTRASI FITUR RATA-RATA RGB MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
PENENTUAN KUALITAS DAUN TEMBAKAU DENGAN PERANGKAT MOBILE BERDASARKAN EKSTRASI FITUR RATA-RATA RGB MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR Eko Subiyantoro, Yan Permana Agung Putra Program Studi Teknik
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN PLAT NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK
SISTEM PENGENALAN PLAT NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK M Nur Taufiq 1), Achmad Hidayatno 2), Rizal Isnanto 2) Abstract In parking system,
Lebih terperinciANALISIS SISTEM PENGENALAN KARAKTER PLAT KENDARAAN DARI CITRA KENDARAAN
Teknologi Elektro, Vol. 15, No.2, Juli - Desember 2016 21 ANALISIS SISTEM PENGENALAN KARAKTER PLAT KENDARAAN DARI CITRA KENDARAAN I Dewa Gede Angga Prastika 1, Widyadi Setiawan 2, Pande Ketut Sudiarta
Lebih terperinciProgram Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini
Program Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini Wawan Kurniawan Jurusan PMIPA, FKIP Universitas Jambi wwnkurnia79@gmail.com Abstrak
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
44 BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Analisa yang dilakukan terdiri dari : a. Analisa terhadap permasalahan yang ada. b. Analisa pemecahan masalah. 3.1.1 Analisa Permasalahan Pengenalan uang kertas
Lebih terperinciPENGENALAN WAJAH DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING SEBAGAI SISTEM STARTER SEPEDA MOTOR BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 16 Oleh : Margito Hermawan
PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING SEBAGAI SISTEM STARTER SEPEDA MOTOR BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 16 Oleh : Margito Hermawan 6907040024 Fajar Indra 6907040026 ABSTRACT Face recognition
Lebih terperinciPEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Program Studi Matematika FMIPA Universitas Negeri Semarang Abstrak. Saat ini, banyak sekali alternatif dalam
Lebih terperinci1 BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi dibidang transportasi darat khususnya kendaraan bermotor, semakin membantu masyarakat penggunanya, sehingga menjadikan kendaraan bermotor sebagai
Lebih terperinciANALISIS SISTEM PENGENALAN KARAKTER PLAT KENDARAAN DARI CITRA KENDARAAN
TUGAS AKHIR ANALISIS SISTEM PENGENALAN KARAKTER PLAT KENDARAAN DARI CITRA KENDARAAN JUDUL I DEWA GEDE ANGGA PRASTIKA JURUSAN TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA BUKIT JIMBARAN
Lebih terperinciLAPORAN SKRIPSI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN SEGEMENTASI OTSU. Oleh : FENDY ARDIANA
LAPORAN SKRIPSI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN SEGEMENTASI OTSU Oleh : FENDY ARDIANA 2010-51-065 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU SYARAT UNTUK MEMPEROLEH GELAR SARJANA KOMPUTER PROGRAM
Lebih terperinciPENGENALAN BILANGAN ARAB MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) PENGENALAN BILANGAN ARAB MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING Muhammad Hanif Dwiadi¹, Sofia Naning Hertiana², Gelar Budiman³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak
Lebih terperinciPENGENALAN GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI JARAK EUCLIDEAN TERNORMALISASI SKRIPSI FUJI FRILLA KURNIA
PENGENALAN GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI 09PENGENALAN GARIS TELAPAK TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN FITUR EKSTRAKSI OPERASI BLOK FITUR OPERASI NON-OVERLAPPING BLOK NON-OVERLAPPING DAN PENCOCOKAN
Lebih terperinciPerancangan Prototipe Sistem Pencarian Tempat Parkir Kosong dengan Kamera Web Sebagai Pemantau
Perancangan Prototipe Sistem Pencarian Tempat Parkir Kosong dengan Kamera Web Sebagai Pemantau Bobby Wirawan / 0522010 E-mail : Leon_bobby@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jalan Prof.
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra Digital Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016 CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis)
Lebih terperinciPRAPROSES CITRA MENGGUNAKAN KOMPRESI CITRA, PERBAIKAN KONTRAS, DAN KUANTISASI PIKSEL
PRAPROSES CITRA MENGGUNAKAN KOMPRESI CITRA, PERBAIKAN KONTRAS, DAN KUANTISASI PIKSEL Veronica Lusiana 1, Budi Hartono 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank
Lebih terperinciEdu Komputika Journal
EDUKOM 2 (2) (2015) Edu Komputika Journal http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/edukom PEMBUATAN PROTOTIPE SISTEM DETEKSI PLAT KENDARAAN BERMOTOR DI INDONESIA Dharu Wihartasih dan Hari Wibawanto Jurusan
Lebih terperinciPENGENALAN POLA TULISAN TANGAN DENGAN METODE K NEAREST NEIGHBOR
J-ICON, Vol. No. 1, Maret 014, pp. 65~7 65 PENGENALAN POLA TULISAN TANGAN DENGAN METODE K NEAREST NEIGHBOR Ryan Arief Misnadin 1, S. Adi. S. Mola, Adriana Fanggidae 3 1,,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas
Lebih terperinciMENENTUKAN KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN PENGHITUNGAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS VIDEO PROCESSING
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2009 MENENTUKAN KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN PENGHITUNGAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS VIDEO PROCESSING Muahamd Syukur¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Koredianto Usman³
Lebih terperinciBab III ANALISIS&PERANCANGAN
3.1 Analisis Masalah Bab III ANALISIS&PERANCANGAN Pada penelitian sebelumnya yaitu ANALISIS CBIR TERHADAP TEKSTUR CITRA BATIK BERDASARKAN KEMIRIPAN CIRI BENTUK DAN TEKSTUR (A.Harris Rangkuti, Harjoko Agus;
Lebih terperinciPENGKONVERSIAN IMAGE MENJADI TEKS UNTUK IDENTIFIKASI PLAT NOMOR KENDARAAN. Sudimanto
Media Informatika Vol. 14 No.3 (2015) Abstrak PENGKONVERSIAN IMAGE MENJADI TEKS UNTUK IDENTIFIKASI PLAT NOMOR KENDARAAN Sudimanto Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer LIKMI Jl. Ir. H. Juanda
Lebih terperinciOleh: Angger Gusti Zamzany( ) Dosen Pembimbing: Dr. Dwi Ratna Sulistyaningrum, S.Si, M.T.
Oleh: Angger Gusti Zamzany(1210100 073) Dosen Pembimbing: Dr. Dwi Ratna Sulistyaningrum, S.Si, M.T. DAFTAR ISI I II III IV V VI PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODOLOGI PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI PENGUJIAN
Lebih terperinciAlgoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner Nur Nafi'iyah Prodi Teknik Informatika
Lebih terperinciAPLIKASI PENGENALAN KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR DENGAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 2-4 Desember 2013 APLIKASI PENGENALAN KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR DENGAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION Ng Poi Wong 1), Hardy 2), Ade Maulana
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B
IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B Heri Setiawan, Iwan Setyawan, Saptadi Nugroho IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN
Lebih terperinciAPLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK
APLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK Wiratmoko Yuwono Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya-ITS Jl. Raya ITS, Kampus ITS, Sukolilo Surabaya 60111
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007 PENGENALAN KARAKTER PLAT KENDARAAN BERMOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE FCM Abstrak Victor Prahara
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab pendahuluan ini akan diuraikan penjelasan mengenai latar belakang penelitian, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM (SIFT) Vikri Ahmad Fauzi (0722098) Jurusan Teknik Elektro email: vikriengineer@gmail.com
Lebih terperinciJURNAL TEODOLITA. VOL. 14 NO. 1, Juni 2013 ISSN DAFTAR ISI
JURNAL TEODOLITA VOL. 14 NO. 1, Juni 2013 ISSN 1411-1586 DAFTAR ISI Perpaduan Arsitektur Jawa dan Sunda Pada Permukiman Bonokeling Di Banyumas, Jawa Tengah...1-15 Wita Widyandini, Atik Suprapti, R. Siti
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan sistem pendeteksi orang tergeletak mulai dari : pembentukan citra digital, background subtraction, binerisasi, median filtering,
Lebih terperinciSegmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi
Segmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi Nur Nafi iyah 1, Yuliana Melita, S.Kom, M.Kom 2 Program Pascasarjana Sekolah Tinggi Teknik Surabaya Email: nafik_unisla26@yahoo.co.id 1, ymp@stts.edu
Lebih terperinciDETEKSI KERUSAKAN JALUR PCB (PRINTED CIRCUIT BOARD) MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING
DETEKSI KERUSAKAN JALUR PCB (PRINTED CIRCUIT BOARD) MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING Wahyu Nugroho Abstract - Template matching is a technique in digital image processing functions to match each part
Lebih terperinciPENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING DAN JARAK CANBERRA
PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING DAN JARAK CANBERRA Tito Tri Pamungkas *), R. Rizal Isnanto, and Ajub Ajulian Zahra Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. implementasi dan evaluasi yang dilakukan terhadap perangkat keras dan
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Implementasi dan Evaluasi yang dilakukan penulis merupakan implementasi dan evaluasi yang dilakukan terhadap perangkat keras dan perangkat lunak dari sistem secara keseluruhan
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (22) -6 Rancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection Muji Tri Nurismu
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah sekumpulan peraturan, kegiatan, dan prosedur yang digunakan oleh pelaku suatu disiplin ilmu. Metodologi berisi tahapan-tahapan yang dilakukan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C-
8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Studi Pendahuluan Sebelumnya telah ada penelitian tentang sistem pengenalan wajah 2D menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C- Means dan jaringan
Lebih terperinci2 BAB II TINJAUAN PUSTAKA
9 2 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penelitian Terkait Secara umum penelitian pengenalan plat nomor kendaraan terdiri dari tiga tahapan [1][7][11], yaitu deteksi plat nomor kendaraan, segmentasi karakter,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Pada zaman sekarang ini bagi sebagian masyarakat kendaraan bermotor
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada zaman sekarang ini bagi sebagian masyarakat kendaraan bermotor jenis mobil ataupun sepeda motor tidak lagi menjadi kebutuhan sekunder, melainkan telah menjadi
Lebih terperinciPENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY
PENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY Minati Yulianti 1, Cucu Suhery 2, Ikhwan Ruslianto 3 [1] [2] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura Jl. Prof.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pengenalan gender pada skripsi ini, meliputi cropping dan resizing ukuran citra, konversi citra
Lebih terperinci